交通运输部天津水运工程科学研究所彭士涛获国家专利权
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龙图腾网获悉交通运输部天津水运工程科学研究所申请的专利一种海上风电功率预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120341862B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510821879.4，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种海上风电功率预测方法及系统是由彭士涛;范兴达;齐兆宇;李顺;王心海设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种海上风电功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及海上风电功率预测技术领域，公开了一种海上风电功率预测方法及系统。基于风速变化率动态调节异常检测阈值，对历史数据进行异常值清洗，获取预处理数据；建立极限学习机模型，初始化极限学习机模型的网络结构参数；采用改进电鳗觅食优化算法对网络结构参数中的输入层权值和隐含层阈值进行优化，生成优化后的极限学习机模型；将预处理数据输入优化后的极限学习机模型进行训练，构建海上风电功率预测模型；对目标港口的实时海上风电功率进行预测。有效提升了模型在复杂海况下的泛化性能，为电网调度提供了更精准的功率预测结果，同时满足海上风电场实时预测的工程时效性要求。
本发明授权一种海上风电功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种海上风电功率预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取海上风电的历史数据； S2：基于风速变化率动态调节异常检测阈值，对所述历史数据进行异常值清洗，获取预处理数据； 其中，所述基于风速变化率动态调节异常检测阈值的计算方法为： ； 式中，Uppert表示异常值判断的上限，Lowert表示异常值判断的下限，Q75表示上四分位数，Q25表示下四分位数，IQRt表示四分位间距，表示风速变化率，λ表示湍流调节系数； S3：建立极限学习机模型，初始化所述极限学习机模型的网络结构参数； S4：采用改进电鳗觅食优化算法对所述网络结构参数中的输入层权值和隐含层阈值进行优化，生成优化后的极限学习机模型； S5：将所述预处理数据输入所述优化后的极限学习机模型进行训练，构建海上风电功率预测模型； S6：利用所述海上风电功率预测模型，对目标港口的实时海上风电功率进行预测。
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